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Enregistrement W2587889034 · doi:10.1038/ncomms14482

Wafer-scale two-dimensional semiconductors from printed oxide skin of liquid metals

2017· article· en· W2587889034 sur OpenAlexfundno aff
Benjamin J. Carey, Jian Zhen Ou, Rhiannon M. Clark, Kyle J. Berean, Ali Zavabeti, Anthony S. R. Chesman, Salvy P. Russo, Desmond W. M. Lau, Zai‐Quan Xu, Qiaoliang Bao, Omid Kavehei, Brant C. Gibson, Michael D. Dickey, Richard B. Kaner, Torben Daeneke, Kourosh Kalantar‐Zadeh

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRMIT UniversityAustralian GovernmentNational Computational InfrastructureOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésMaterials scienceWaferOxideLayer (electronics)Substrate (aquarium)WettingDeposition (geology)NanotechnologyChalcogenideMetalThin filmChemical engineeringOptoelectronicsMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of deposition methods for two-dimensional crystals have been demonstrated; however, their wafer-scale deposition remains a challenge. Here we introduce a technique for depositing and patterning of wafer-scale two-dimensional metal chalcogenide compounds by transforming the native interfacial metal oxide layer of low melting point metal precursors (group III and IV) in liquid form. In an oxygen-containing atmosphere, these metals establish an atomically thin oxide layer in a self-limiting reaction. The layer increases the wettability of the liquid metal placed on oxygen-terminated substrates, leaving the thin oxide layer behind. In the case of liquid gallium, the oxide skin attaches exclusively to a substrate and is then sulfurized via a relatively low temperature process. By controlling the surface chemistry of the substrate, we produce large area two-dimensional semiconducting GaS of unit cell thickness (∼1.5 nm). The presented deposition and patterning method offers great commercial potential for wafer-scale processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations287
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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